基于恒虚警率的深度神经网络Dropout正则化方法

来源 :华东理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:nomaryo
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为进一步提高深度神经网络算法在嵌入式机器人系统中的物体识别性能,提出了一种基于恒虚警率检测的深度神经网络Dropout正则化方法(CFAR-Dropout).首先,通过对权重进行量化,将权重和激活从浮点数减少到二进制值;然后,设计了一个恒虚警检测器(CFAR),保持一定的虚警率,自适应地删减一些神经元节点,优化参与计算的神经元节点;最后,在嵌入式平台PYNQ-Z2上,使用基于VGG16的优化模型对算法的物体识别性能进行实验验证.实验结果表明,与使用经典的Dropout正则化方法相比,CFAR-Dropout正则化方法的错误率降低了约2%,有效防止了过拟合;与原本的网络结构相比,参数量所占内存减少到8%左右,有效防止了过参数化.
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景观建筑作为风景名胜区中的重要要素,对其色调、形状、体量等信息的把控极为重要.以百里峡景区入口处景观建筑为研究对象,借助GF 2号遥感影像,采用基于对象的规则分类法对其进行解译,借助ArcGIS平台优化建筑边界,计算其长度和宽度,利用太阳高度角、卫星方位角和阴影长度计算得到建筑物高度信息.通过实地测量得到建筑物实际长、宽、高信息,利用计算值与实测值之差的绝对值与实测值的百分比计算得到各个景观建筑的百分比误差.结果表明,长度、宽度和高度的误差为0.79%~17.14%,解译精度均在80%以上,其精度基本能够
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